智能桌面元搜索引擎中个性化研究

搜索引擎是一个集多种技术于一体的综合性系统.元搜索引擎作为下一代功能更强大、更具智能的方案而成为当前的研究热点.这个系统区别于其他普通桌面元搜索引擎的特点,在于它的个性化和智能化.为了实现智能化和个性化,除了对PID-MSE系统采用多Agent的体系结构外,还采用了人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的大量技术.针对桌面搜索引擎易于获得单个用户个性化信息的特点,提出了个性化桌面元搜索引擎的解决方案,从它的体系结构到局部的技术难点都作了详细描述,最后给出总结和展望,此系统是基于元搜索引擎功能的优化和扩展.     

搜索引擎个性化信息查询服务

提高搜索引擎检索结果的精度并向用户提供个性化信息查询服务已经成为搜索引擎技术的一个研究热点.搜索引擎个性化信息查询服务技术有Web挖掘技术、基于移动Agent的个性化信息服务技术等,介绍了基于Web挖掘的个性化技术的发展趋势.     

基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型

为解决传统搜索引擎个性化的局限性问题,在研究用户感兴趣搜索引擎现状基础上,通过多Agent较全面记录、分析用户搜索的行为,提出了一种新的综合用户搜索行为,构建用户感兴趣搜索引擎研究框架--基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型。研究结果表明,依据用户搜索行为构建用户兴趣模型,使搜索引擎返回结果更贴近用户需求。满足用户个性化服务,提高了信息搜索的查全率和查准率。     

基于模糊概念网的多Agent个性化信息检索研究

随着计算机网络的快速增长和Web内容的动态变化,通用网络搜索引擎的不足越来越明显.文章提出了一种基于模糊概念网的多Agent个性化信息检索模型,描述了个性化信息检索的过程和检索机制,讨论了应用不同方法的Agent检索效果.实验结果表明,使用个性化多搜索引擎检索的结果比其他搜索引擎检索的结果具有更好的整体性能比,能改善用户需要的检索结果.     

智能元搜索引擎的研究

介绍了一种基于Internet的信息检索系统：智能元搜索引擎。该系统采用分布式Agent技术,以词典作为信息匹配和交互的媒体,能够很好地对用户的兴趣进行自适应学习,对用户提供个性化的信息检索服务。     

个性化Web信息代理的研究与开发

介绍了在Web信息检索过程中通过个性化信息代理(Agent)实现个性化信息反馈的工作、提出了信息Agent模型，涉及元搜索引擎的实现和个性化偏好模型的建立，且通过主动服务代理实现个人偏好查询结果的推送．提高了在Web信息检索过程中系统随用户关注程度和关注领域不断变化而调整信息反馈的能力，并在此设计基础上实现了一个原型系统．     

基于用户偏好的智能数据源选择

当前搜索引擎用户个性化的研究是搜索引擎优化的一个研究分支.当前检索模型的主要弊端就是搜索引擎用户提供的信息很少.目前主要借助于用户在和元搜索引擎交互的过程中提供的隐反馈信息对成员搜索引擎的数据源选择算法进行优化,利用语言模型对用户检索行为建模,用户与元搜索引擎交互的过程中动态更新用户行为模型,自适应的满足不同检索动机的用户的信息需求.     

一种基于智能Agent的用户个性化信息检索系统模型

针对当前信息检索工具缺乏对知识的理解和处理能力,提出了一种基于智能Agent的用户个性化信息检索系统模型,通过多个Agent的协调工作为用户提供个性化服务。描述了该模型的系统结构及各功能模块的实现方法,分析了系统模型的工作流程,部分解决了信息检索中的文档相关性计算、搜索引擎的调度算法、数据库的构建等技术问题。     

个性化元搜索结果整合算法的研究

元搜索是一种基于搜索引擎的搜索引擎,它将各个独立搜索引擎的结果经过融合呈现给用户,以此为用户提供更加全面的信息,但是要在数量庞大的搜索结果中快速的找到自己所需要的信息却不是一件容易的事。本文提出了一种基于用户兴趣的个性化元搜索引擎模型,通过提取用户个性化行为特征,建立用户兴趣库,并对搜索结果进行合理排序和整合,将用户最感兴趣的信息尽可能排在最前面,从而实现元搜索的个性化,提高用户搜索的查准率和效率。     

一种基于Agent组织的智能元搜索引擎模型

Internet上信息资源的海量增长造成了用户资源迷向.解决该问题的一个办法是,创建智能化的信息检索服务.本文借用具有智能的Agent组织提出了一种新的元搜索引擎模型,实现了智能化的信息检索服务,且具有多语种检索能力.为智能化元搜索引擎提供了一条新途径.     

基于Agent的网络信息检索技术的设计与实现

介绍了一个基于Agent的网络搜索子系统，该系统通过查询代理与Internet上的搜索引擎实现连接，既可实现元搜索，又可以在返回的网址较少或不满足用户的要求时，使用自身搜索工具在网络上自主搜索，而且搜索算法从查询代理返回的网址出发进行搜索，减少了搜索的范围，加快了搜索的速度．     

元搜索基于源搜索引擎的链接优化

现有的Internet网站中一些大的搜索引擎,其功能很全,正因其功能强大,则难免在细节上出现一些不太完善的地方,如对搜索结果的链接没有实现有效性检测,导致了在网页中搜索结果出现了许多无效链接.针对这一缺点,本文先给出了元搜索引擎的定义、元搜索引擎的原理及搜索引擎与元搜索引擎的主要区别,同时还指出了搜索引擎的不足,最后提出了一个搜索引擎改进方法,给出了思路流程与方案解析,即在客户端实现过滤,这样既可以保持搜索的快速性,又能达到过滤链接的效果,并用UML时序图描述了搜索引擎的检索结果,同时进行有效性检查,建立这样的元搜索构想功能即是对如上搜索得到的网址进行检测过滤,以提示或去除其中无效的链接,使用户能够更加准确、快捷地获取所需要的资料信息.     

云计算环境下可视化探索式搜索引擎的研究

针对目前搜索引擎返回的信息量过大且缺乏语义关联等问题,提出了一种云计算环境下的可视化探索式搜索引擎模型.该模型通过对元搜索引擎返回的原始信息在云计算环境下语义相似度的计算和语义链的构建,采用探索式搜索方法为用户获取个性化的结果.与传统搜索引擎相比,其结果更加直观地表现了目标信息及其之间丰富的语义关系,该方法使用户能够更为自然而有效地在海量的信息中发现更符合其需求的目标.作为实验模型,还需要更多的元搜索引擎的支持,以及进一步计算优化语义相似度的算法,才能使该模型真正实用化.本研究为云计算环境下构建新一代个性化智能搜索引擎提供了理论和实践上的参考.     

一种智能型元搜索引擎功能模型

分析了现有元搜索引擎的功能,指出其不足并提出一种智能型的元搜索引擎模型.通过建立本地数据库,自动提供用户需求的扩展、分发和对搜索结果的过滤、排序,提高网络信息搜索的查全率和查准率.     

元搜索引擎的个性化

提出一种通过产生用户动态偏好来达到个性化搜索的方法．利用RDF的语义表达能力存储和优化基于访问记录的用户偏好,并采用聚类方法划分用户群,实现对用户偏好的有效管理。给出了元搜索引擎选择算法和搜索结果排序算法,实现了一个个性化的元搜索引擎,实验表明,该搜索引擎提高了查询准确率和使用效率,并能够根据用户及其所在群的历史偏好信息重新组织搜索结果．     

基于专业搜索引擎的元搜索引擎的设计

介绍了一个基于专业搜索引擎的元搜索引擎,提出将专业搜索引擎与专门搜索“Invisible Web”检索工具相结合的方法.在对检索结果进行融合处理时,采用建立专业词典的方法来提取主题,并进行主题的分类.同时,通过记录用户感兴趣的主题,为用户提供个性化服务.     

基于元搜索的网页去重算法

针对元搜索的重复网页问题,提出基于元搜索的网页去重算法,并通过实验对算法进行有效性验证。该算法首先对各成员搜索引擎返回来的结果网页的URL进行比较,然后对各结果网页的标题进行有关处理,提取出网页的主题信息,再对摘要进行分词,计算摘要的相似度,三者结合能很好的检测出重复网页,实现网页去重。该算法有效,并且比以往算法有明显的优势,更接近人工统计结果。     

智能桌面元搜索引擎中个性化研究

随着WWW信息量的急剧膨胀,当前的搜索引擎已经不能够很好的满足人们信息搜索的需求,元搜索引擎作为下一代功能更强大、更具智能的方案而成为当前的研究热点.本文针对桌面搜索引擎易于获得单个用户个性化信息的特点,提出了个性化桌面元搜索引擎的解决方案,从它的体系结构到局部的技术难点都作了详细描述,同时最后给出总结和展望.     

信息检索中元搜索引擎结果选择策略

介绍了在互联网信息检索领域中搜索引擎的产生及发展状况,以及元搜索引擎的基本工作原理.元搜索是建立在搜索引擎之上的,提供统一的用户查询界面与信息反馈形式,应用不同的结果选择策略满足用户不同的需求.